人工智能的历史是什么？
自古以来，赋予智能的无生命物体的概念就已经存在。希腊神赫菲斯托斯在神话中被描绘成用黄金锻造出类似机器人的仆人。古埃及的工程师建造了由祭司制作的神像。几个世纪以来，从亚里士多德到13世纪西班牙神学家拉蒙·鲁尔（RamonLlull），再到勒内·笛卡尔（RenéDescartes）和托马斯·贝叶斯（ThomasBayes），思想家们都使用他们那个时代的工具和逻辑将人类的思维过程描述为符号，为人工智能概念（如一般知识表示）奠定了基础。- 19世纪末和20世纪上半叶带来了产生现代计算机的基础性工作。1836年，剑桥大学数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·阿达·金（AugustaAdaKing）发明了第一个可编程机器的设计。
- 1940年代。普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼（JohnVonNeumann）构思了存储程序计算机的架构，即计算机的程序和它处理的数据可以保存在计算机的内存中。WarrenMcCulloch和WalterPitts为神经网络奠定了基础。
- 1950年代。随着现代计算机的出现，科学家们可以测试他们对机器智能的想法。确定计算机是否具有智能的一种方法是由英国数学家和二战密码破译者艾伦·图灵（AlanTuring）设计的。图灵测试的重点是计算机欺骗审讯者的能力，让他们相信它对他们问题的回答是由人类做出的。
- 1956. 现代人工智能领域被广泛引用为从今年达特茅斯学院夏季会议开始。该会议由美国国防高级研究计划局（DARPA）赞助，该领域的10位杰出人士出席了会议，其中包括人工智能先驱马文·明斯基（MarvinMinsky）、奥利弗·塞尔弗里奇（OliverSelfridge）和约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy），后者因创造了人工智能一词而受到赞誉。出席会议的还有计算机科学家艾伦·纽厄尔（AllenNewell）和经济学家、政治学家和认知心理学家赫伯特·西蒙（HerbertA.Simon）。两人展示了他们开创性的逻辑理论家，这是一种能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。
- 1950年代和1960年代。 在达特茅斯学院会议之后，新兴人工智能领域的领导者预测，相当于人脑的人造智能即将到来，吸引了主要的政府和行业支持。事实上，近20年资金充足的基础研究在人工智能领域取得了重大进展：例如，在1950年代后期，纽厄尔和西蒙发表了通用问题求解器（GPS）算法，该算法未能解决复杂问题，但为开发更复杂的认知架构奠定了基础;McCarthy开发了 Lisp，一种至今仍在使用的AI编程语言。在1960年代中期，麻省理工学院教授约瑟夫·魏岑鲍姆（JosephWeizenbaum）开发了ELIZA，这是一个早期的NLP程序，为今天的聊天机器人奠定了基础。
- 1970年代和1980年代。 通用人工智能的实现被证明是难以捉摸的，而不是迫在眉睫的，受到计算机处理和内存的局限性以及问题的复杂性的阻碍。政府和企业放弃了对人工智能研究的支持，导致了从1974年到1980年的休耕期，被称为第一个“人工智能冬天”。在1980年代，对深度学习技术的研究和行业对爱德华·费根鲍姆专家系统的采用引发了新一轮的人工智能热情，但随之而来的是政府资金和行业支持的又一次崩溃。第二个人工智能冬天一直持续到1990年代中期。
- 1990年代。 计算能力的提高和数据的爆炸式增长引发了1990年代后期的人工智能复兴，为我们今天看到的人工智能的显着进步奠定了基础。大数据和计算能力的提高推动了自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、机器学习和深度学习的突破。1997年，随着人工智能技术的加速发展，IBM的“深蓝”击败了俄罗斯国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，成为第一个击败国际象棋世界冠军的计算机程序。
- 2000年代。机器学习、深度学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉的进一步发展催生了塑造我们今天生活方式的产品和服务。其中包括2000年推出的谷歌搜索引擎和2001年推出的亚马逊推荐引擎。Netflix开发了电影推荐系统，Facebook推出了面部识别系统，Microsoft推出了语音识别系统，用于将语音转录为文本。IBM推出了Watson，Google启动了其自动驾驶计划Waymo。
- 2010年代。2010年至2020年的十年见证了人工智能的稳定发展。其中包括苹果Siri和亚马逊Alexa语音助手的推出;IBMWatson在 Jeopardy 上的胜利;自动驾驶汽车;开发第一个生成对抗网络;推出Google的开源深度学习框架TensorFlow;成立研究实验室 OpenAI，开发GPT-3语言模型和Dall-E图像生成器;围棋世界冠军李世石被谷歌DeepMind的AlphaGo击败;以及实施基于人工智能的系统，以高度准确地检测癌症。
- 2020年代。在过去的十年中，生成式人工智能（GenerativeAI）出现了，这是一种可以产生新内容的人工智能技术。生成式AI从提示开始，提示可以是文本、图像、视频、设计、音符或AI系统可以处理的任何输入。然后，各种AI算法会根据提示返回新内容。内容可以包括论文、问题的解决方案或由人物的图片或音频创建的逼真的假货。ChatGPT-3、谷歌的Bard和Microsoft的威震天-图灵NLG等语言模型的能力让世界惊叹不已，但该技术仍处于早期阶段，其产生幻觉或歪曲答案的倾向就证明了这一点。
